股票量化策略模型搭建主要有三种常见方法，新手和老手都能用。数据驱动的方法就是用历史数据找规律，比如用机器学习分析量价关系；逻辑驱动的更简单，像调整均线参数或优化MACD指标；还有混合模式，把市场逻辑和数据验证结合起来，避免纯数据过拟合。

搭建模型的三种实用路径
1、数据挖掘法：适合有点编程基础的朋友，用Python调取历史K线、成交量等数据，用随机森林、线性回归等算法找规律，比如“连续3天缩量后上涨概率超60%”这样的模式。
2、经典策略优化：新手友好！比如把传统的5日、10日均线改成8日、21日，或者给MACD加个“乖离率”过滤条件，让信号更准。很多券商量化软件里都有现成的策略模板，直接改参数就能用。
3、多因子融合法：选3-5个有效因子，像估值（PE）、成长（净利润增速）、情绪（融资余额），用统计方法给每个因子打分，最后加权得到综合评分，高的买低的卖，分散风险效果好。

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